生成式AI面臨的主要挑戰包括資料偏差與錯誤（AI幻覺）、機敏資料外洩、資安威脅（如模型竊取、駭客攻擊）、生成偽造內容（假郵件、假聲音、假影像）以及對企業信任和品牌形象的損害。此外，訓練資料的品質與來源若有問題，會導致AI產生偏頗或錯誤結果，甚至資料投毒攻擊也會影響模型準確性。
在風險管理方面，企業與開發者應採取多層次措施，包括：
此外，生成式AI也可用於風險辨識與預防，例如分析非結構化資料（事故報告、監控影像等）以提前預警，提升企業安全與合規效能。
總體而言，生成式AI的風險管理需結合技術防護、合規監控、倫理規範與組織治理，才能在享受其創新效益的同時，有效控制潛在風險。
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